Mac vs ПК с GPU для локальных LLM: детальный разбор стоимости, скорости и удобства в 2026

Почему в 2026 году этот вопрос сложнее, чем кажется

Кажется очевидным: хочешь скорость - бери ПК с мощной видеокартой. Хочешь удобство - покупай Mac. Но реальность в 2026 году устроена хитрее. Выбор между Mac на Apple Silicon и ПК с дискретной GPU для локальных языковых моделей - это не про "что лучше", а про "какой компромисс вы готовы принять".

Проблема в том, что все сравнивают токены в секунду. Смотрят на цифры, выбирают побольше. А потом сталкиваются с драйверами, ограничениями памяти, шумом системы и счетами за электричество. И понимают, что купили не то.

Архитектурная война: Unified Memory против разделенной памяти

Возьмем Mac Mini M4 с 24GB Unified Memory. Вся память доступна и CPU, и GPU ядрам одновременно. Нет копирования данных между разными типами памяти. Нет ручного управления слоями модели между VRAM и RAM.

Теперь посмотрите на ПК с RTX 4070 Ti Super (16GB VRAM) и 32GB системной RAM. Теоретически у вас 48GB памяти. Практически - 16GB быстрой видеопамяти и 32GB медленной оперативной. Модель размером больше 16GB придется делить между ними. И каждый раз, когда нужно обработать данные из системной памяти, GPU будет простаивать, ожидая их копирования.

Стоимость владения: не только цена в магазине

Вы покупаете Mac Mini M4 за 150 тысяч рублей. Или собираете ПК за те же деньги. Кажется, выбор очевиден - ПК даст больше производительности за те же деньги. Но посчитайте дальше.

Энергопотребление Mac под полной нагрузкой - 45 ватт. ПК с RTX 4070 Ti Super - около 320 ватт. Разница в 275 ватт. Если вы работаете с LLM 8 часов в день, 5 дней в неделю:

• Mac: 45Вт × 8ч × 22дня = 7.92 кВт·ч в месяц
• ПК: 320Вт × 8ч × 22дня = 56.32 кВт·ч в месяц

При стоимости электроэнергии 8 рублей за кВт·ч (актуально на февраль 2026):

• Mac: ~63 рубля в месяц
• ПК: ~450 рублей в месяц

За год разница составит около 4600 рублей. За три года - почти 14 тысяч. И это только электричество, не считая возможного апгрейда системы охлаждения или замены вентиляторов на более тихие.

Производительность: цифры против ощущений

Давайте посмотрим на реальные бенчмарки моделей, которые люди действительно используют в 2026 году. Не синтетические тесты, а реальные сценарии:

1Llama 3.2 11B Q4_K_M

На Mac Mini M4 через Ollama с Metal-ускорением:

ollama run llama3.2:11b
# Скорость: 45-55 токенов/сек
# Потребление памяти: ~8GB
# Контекст: до 128K без проблем

На ПК с RTX 4070 Ti Super через llama.cpp с CUDA:

./main -m llama-3.2-11b-Q4_K_M.gguf -ngl 99 -c 4096
# Скорость: 120-140 токенов/сек
# Потребление VRAM: ~7GB
# Контекст: ограничен настройками CUDA

Разница в 2.5-3 раза в пользу ПК. Но есть нюанс: на Mac модель запускается одной командой. На ПК нужно скачать gguf файл, скомпилировать llama.cpp с поддержкой CUDA, настроить количество слоев для GPU.

2DeepSeek Coder 33B Q4_K_M

Здесь начинается интересное. Модель занимает около 20GB в квантованном виде.

На Mac Mini M4: все 20GB помещаются в Unified Memory. Скорость падает до 18-22 токенов/сек, но работает стабильно.

На ПК с RTX 4070 Ti Super: 16GB VRAM не хватает. Нужно часть модели загружать в системную RAM. Настройка выглядит так:

./main -m deepseek-coder-33b-Q4_K_M.gguf -ngl 40 -c 2048
# -ngl 40 означает 40 слоев на GPU
# Остальные слои уходят в RAM
# Скорость: 25-35 токенов/сек, но с просадками

Когда данные нужны из системной памяти, скорость может упасть до 5-10 токенов/сек на короткое время. Пользовательский опыт становится рваным.

Экосистема: Ollama против всего остального

В 2026 году Ollama стал де-факто стандартом для локального запуска LLM. И здесь у Mac огромное преимущество.

На Mac установка - одна команда в терминале. Запуск любой модели - еще одна команда. Все работает через Metal API, оптимизировано Apple. Обновления приходят автоматически.

На ПК с Windows:

1. Установить драйверы NVIDIA (обязательно Studio Driver для стабильности)
2. Установить CUDA Toolkit (совместимую версию с вашим драйвером)
3. Скачать Ollama для Windows
4. Настроить переменные окружения для CUDA
5. При запуске больших моделей вручную указывать, сколько слоев загружать на GPU

На ПК с Linux (особенно с AMD картами) все еще веселее. Вам понадобится танцевать с ROCm, компилировать ядра, настраивать права.

Что реально запускается на каждой платформе

Mac Mini M4 24GB: золотая середина без головной боли

С 24GB Unified Memory вы получаете комфортную зону для работы:

• Llama 3.2 34B Q4_K_M - 22-28 токенов/сек, контекст до 64K без проблем
• Qwen 2.5 32B Q4_K_M - 20-25 токенов/сек
• Mistral Small 22B - 30-35 токенов/сек
• Все модели до 13B параметров - 40+ токенов/сек

Проблема начинается, когда вам нужна модель 70B+. Теоретически, Q4 квантованная версия Llama 3.1 70B займет около 40GB. На Mac Mini M4 она просто не запустится. Вам нужен Mac Studio с 64GB+ памяти, который стоит как хороший автомобиль.

ПК с RTX 4070 Ti Super 16GB: скорость с ограничениями

Здесь другая философия:

• Все модели до 13B - летают (100+ токенов/сек)
• Модели 20-34B - работают, но часть в RAM, возможны просадки
• Модели 70B+ - требуют ручного распределения слоев, скорость непредсказуема

Ключевое преимущество ПК - масштабируемость. Не хватает VRAM? Добавьте вторую видеокарту. В статье про сборку ПК с несколькими GPU мы разбирали, как собрать систему на 48-96GB VRAM за разумные деньги. На Mac такой опции нет.

Тепло и шум: о чем не пишут в спецификациях

Мой Mac Mini M4 под нагрузкой теплый, но не горячий. Вентилятор почти не слышен даже в тихой комнате. Я могу работать рядом с ним целый день.

ПК с RTX 4070 Ti Super под нагрузкой - это другой уровень. Карта потребляет до 285 ватт. Система охлаждения выдает 50-60 децибел. Это уровень разговора. В небольшой комнате это раздражает. Ночью - невыносимо.

Решения есть: водяное охлаждение, кастомные корпуса с шумоизоляцией. Но это дополнительные 20-50 тысяч рублей к стоимости системы.

Будущееproof: что будет через 2-3 года?

В 2026 году выходят модели с контекстом 1M токенов. Llama 3.3 обещает улучшенное математическое мышление. Новые архитектуры требуют все больше памяти.

Mac с Unified Memory здесь в выигрышной позиции. Память - это лимитирующий фактор. На Mac Mini M4 24GB вы уже сегодня можете работать с контекстом 128K. На многих ПК с 16GB VRAM это проблема - нужно постоянно следить за переполнением.

Но есть обратная сторона: развитие ПО для CUDA идет быстрее. Новые оптимизации, квантования, методы инференса сначала выходят под CUDA, потом портируются под Metal. Если вам нужны самые свежие фичи - ПК с NVIDIA даст их раньше.

Конкретные сценарии: кому что подходит

Мой личный опыт: полгода на Mac, полгода на ПК

Я использовал Mac Studio M2 Ultra с 128GB памяти для работы с большими моделями. Все просто: скачал Ollama, запустил модель, работаю. Никаких драйверов, никаких настроек. Но когда понадобилось запустить свежую модель, которая вышла неделю назад и еще не добавлена в Ollama - пришлось ждать.

Перешел на ПК с RTX 4090. Первые две недели ушли на настройку: драйверы, CUDA, компиляция llama.cpp, настройка переменных окружения. Зато теперь могу запускать любые модели в день выхода. Скорость в 2-3 раза выше на моделях до 20GB. Но шум... Пришлось покупать звукоизолирующий корпус за дополнительные 25 тысяч.

Сейчас у меня обе системы. Mac для повседневной работы с проверенными моделями. ПК - для экспериментов и тяжелых задач.

Стоит ли ждать M5 или покупать сейчас?

Если вы смотрите в сторону Mac - прочитайте нашу статью про выбор между M4 и ожиданием M5. Коротко: M5 обещает улучшенную энергоэффективность и, возможно, больше ядер NPU. Но для LLM важнее объем памяти, а не скорость отдельных ядер.

Если бюджет позволяет - MacBook Pro 16 с M4 Max и 48GB памяти даст вам и мобильность, и производительность. Но это инвестиция в 400+ тысяч рублей.

Для ПК ситуация проще: железо дешевеет. RTX 4080 Super сегодня стоит как RTX 4080 год назад. Можно взять что-то сейчас, через год докупить еще одну карту.

Чеклист для принятия решения

1. Определите максимальный размер модели, который вам нужен. Если больше 40GB - только ПК с несколькими GPU
2. Посчитайте бюджет с учетом энергопотребления и возможного апгрейда охлаждения
3. Оцените свою терпимость к шуму. Если работаете в спальне или с детьми - Mac
4. Проверьте, какие инструменты вы используете. Если только Ollama - Mac проще
5. Если нужны свежие модели сразу после выхода - ПК даст больше гибкости
6. Учитывайте другие задачи. Если нужна еще и графика для игр/рендеринга - ПК

Что я выбрал бы сегодня, зная все нюансы

Для 95% пользователей, которые хотят "просто работать" с LLM, не разбираясь в драйверах и настройках - Mac Mini M4 с максимальным объемом памяти, который можете себе позволить. 24GB хватит для большинства задач. Если нужно больше - Mac Studio с 64GB+.

Для остальных 5% - энтузиастов, исследователей, тех, кому нужны самые свежие модели и максимальная скорость на моделях до 20GB - ПК с RTX 4090 или 4080 Super. Но готовьтесь к настройке, шуму и счетам за электричество.

Лично я, после полугода на каждой платформе, держу обе. Но если бы пришлось выбрать одну - взял бы MacBook Pro 14 с M4 Max и 36GB памяти. Мобильность плюс достаточная производительность для 90% задач.

Потому что в 2026 году самое ценное - не гигафлопсы, а время, которое вы не тратите на настройку железа.